CN103748471A - 自动分析装置 - Google Patents

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Abstract

实现一种自动分析装置，其不需要大量的基准数据而能够高精度地检测由于各种原因造成的分注的异常，能够进行可靠性高的分析。在样品探针（15）的前端浸在试样内的状态下使柱塞（66）下降预定量后将试样吸引到探针内。用压力传感器（26）检测吸引动作中的压力变动，用AD变换部（75）进行数字变换后发送给信号处理器（76）。信号处理器（76）提取吸引波形的特征变量的值，计算距正常群数据的统计距离（D）。将统计距离（D）和阈值（th）进行比较，当统计距离（D）为阈值（th）以上时，判定吸引有异常。当统计距离（D）比阈值（th）小时，转移到排出动作。在排出动作后，提取排出波形的特征变量的值，计算距正常群数据的统计距离（D）。当统计距离（D）为所确定的阈值（th）以上时，判定排出有异常。

Description

自动分析装置
技术领域
本发明涉及一种自动分析血液等成分的自动分析装置。
背景技术
自动分析装置将由血液、尿等生物试样组成的样品从样品容器分注到反应线上的反应容器，并且将试剂从试剂容器向反应线上的反应容器进行分注，通过光度计那样的测量单元来测量样品和试剂的混合液，进行定性或者定量分析。
样品和试剂都在分注动作时向分注对象的液体内浸渍分注探针的前端，该浸渍的深度越大，在探针外壁的液体附着量就越增加，污染变大。
因此，为了尽可能降低分注探针向液体内的浸渍深度，一般采用以下的方法，即进行动作控制，来检测容器内的液体的液面，在探针的前端达到略低于液面的位置停止探针的下降动作，接着向探针内吸引预定量的液体。作为检测被分注液的液面的方法，使用测量分注探针和被分注液间的静电容量等的方法。该方法中，利用当分注探针和被分注液接触时静电容量变大的现象来检测液面。
在使用了分注探针的分注中，可能存在分注液上的泡等导致的液面检测的失败或者由于分注液中的固体物等，导致无法正常地进行预定量的分注。这种情况会大大损害自动分析装置的分析可靠性。
作为解决这种不良的方法，大多提出在包含样品探针的分注流路内设置压力传感器，根据压力变动来检测样品探针的阻塞等。
专利文献1中公开了以下一种技术，即将吸引时的压力传感器的输出值的时间序列数据作为比较数据，根据基于基准数据和上述比较数据计算出的马氏距离来检测吸引的异常，上述基准数据是根据正常吸引时的压力的时间序列数据生成的。
由此，能够根据包含分注量的分注条件来准备基准数据，在不同的分注条件正确地检测异常。另外，根据从吸引开始到结束后整个区间的压力的时间序列数据计算马氏距离来检测异常，因此不仅能够检测出由于特定原因产生的异常，还能够检测出由于各种原因造成的异常。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2004-125780号公报
发明内容
发明要解决的问题
不过，在专利文献1所记载的方法中，作为基准数据需要存储在正常进行分注时的压力波形的数据，但是为了高精度地进行异常检测，需要分别对每个分注量分别准备基准数据，当在该装置所应对的分注量的种类很多时，需要大量的基准数据。因此，存在为了生成基准数据需要很多的时间，并且必须确保用于该大量的基准数据的存储区域的问题。
本发明的目的在于实现一种不需要大量的基准数据而能够高精度地检测出由于各种原因造成的分注的异常，能够进行可靠性高的分析的自动分析装置以及分注动作正常异常判定方法。
用于解决问题的手段
为了达到上述目的，如下那样构成本发明。
本发明的自动分析装置具备分注机构和分析部，分注机构具有将试样或试剂分注到反应容器中的分注探针，分析部对上述反应容器内的试样进行分析，该自动分析装置的分注动作正常异常判定方法计算所述分注探针的分注动作时的分注探针内的多个时间点的压力数据和预先确定的基准压力变化数据的统计距离，通过计算出的统计距离是否未满一定的阈值来判断是否正常进行了上述分注探针的分注动作。
发明的效果
能够实现一种不需要大量的基准数据而能够高精度地检测出由于各种原因造成的分注的异常，能够进行可靠性高的分析的自动分析装置以及分注动作正常异常判定方法。
附图说明
图1是本发明所适用的自动分析装置的概要结构图。
图2是本发明实施例1的主要部分（探针压力信号处理部）的说明图。
图3是信号处理器的内部结构图。
图4是表示了本发明实施例1的特征变量的图表。
图5是表示了本发明实施例1的吸引波形的判别例的图表。
图6是说明本发明实施例1的分注量和驱动图形之间的关系的图。
图7是表示通过图6所示的分注量进行吸引时的探针内的压力波形的图。
图8是表示本发明实施例1的试剂分注探针的试剂吸引时的压力波形的图。
图9是表示本发明实施例1的样品探针的排出时的压力波形的图。
图10是表示本发明实施例1的样品探针的排出时的压力波形的图。
图11是表示本发明实施例1的判别动作的流程图。
图12是表示本发明实施例2的判别动作的流程图。
图13是表示本发明实施例3的判别动作的流程图。
具体实施方式
以下使用附图说明本发明的实施方式。
实施例
（实施例1）
图1是本发明所适用的自动分析装置的概要结构图，图2是本发明实施例1的主要部分（探针压力信号处理部）的说明图。
图1中，自动分析装置具备：能够搭载多个保持试样的样品容器10的样品盘12、能够搭载多个保持试剂的试剂容器40的第1试剂盘41以及第2试剂盘42、在圆周上配置了多个反应容器35的反应盘36。
自动分析装置还具备：样品探针15，其将从样品容器10吸引的试样分注到反应容器35中；第1试剂探针20，其将从第1试剂盘41内的试剂容器40吸引的试剂分注到反应容器35中；第2试剂探针21，其将从第2试剂盘42内的试剂容器40吸引的试剂分注到反应容器35中；搅拌装置30，其搅拌反应容器35内的液体；容器清洗机构45，其清洗反应容器35；光源50，其设置在反应盘36的外围附近；分光检测器51；计算机61，其与分光检测器51连接；控制器60，其控制装置整体的动作，与外部进行数据的交换。
样品探针15通过分注流路24与定量泵25连接，在分注流路24的途中设置了压力传感器26。虽然图1没有图示，但是与样品探针15相同，第1试剂探针20以及第2试剂探针21也连接有分注流路、定量泵、压力传感器。
如图2详细所示，在样品探针15的前端设置截面面积小的节流部65。另外，在定量泵25设置由驱动机构67进行驱动的柱塞66。定量泵25通过阀门68与泵69连接。压力传感器26经由AD变换部75与信号处理器（信号处理部）76连接。样品探针15具有未图示的移动机构，能够上下、旋转地移动到样品容器10和反应容器35。
本实施例的装置进行以下动作。
将血液等的检查对象的试样放入样品容器10，然后设置在样品盘12中。将各自的试样所需要的分析种类输入到控制器60中。把通过样品探针15从样品容器10采集到的试样以一定量分注到在反应盘36中排列的反应容器35中。而且，通过试剂探针20或21从设置在试剂盘41或42中的试剂容器40中将一定量的试剂分注到反应容器35中，通过搅拌装置30进行搅拌。按照每个分析的种类预先设定该试样以及试剂的分注量。
反应盘36周期性地重复旋转、停止，在反应容器35在光源50前面通过的定时由分光检测器51进行测光。在10分钟的反应时间内重复测光，之后通过容器清洗机构45进行反应容器35内的反应液的排出和清洗。在这期间在别的反应容器35中并行实施使用了别的试样和试剂的动作。通过计算机61计算由分光检测器51进行测光得到的数据，计算出与分析的种类对应的成分的浓度，显示在计算机61的显示器上。
使用图2详细说明样品探针15的动作。
在吸引试样之前，首先控制器60开闭阀门68，使得样品探针15的流路内部充满由泵69提供的系统液77。接着，控制器60在样品探针15的前端位于空中的状态下，通过驱动机构67使柱塞66进行下降动作，吸引分离空气78。
接着，控制器60使样品探针15下降到样品容器10中，在其前端浸入试样内的状态下，使柱塞66下降预定量来将试样吸引到探针内。这时，吸引液79是试样。通过压力传感器26检测从吸引开始后续动作中的压力变动，由AD变换部75进行数字转换后发送给信号处理器76。之后，将样品探针15移动到反应容器35上，排出试样。
在从试样排出时开始后续的动作中再次由压力传感器26检测压力变动，由AD变换部75进行数字转换后发送给信号处理器76。接着，通过阀门68的开闭清洗样品探针15的内外部，准备下一次的分析。
在信号处理器76根据吸引时、以及排出时的压力波形来判别是否有分注的异常，当判断有异常时，中止该分析，显示警报，进行恢复动作。从排除异常的原因重新分注、转到其他的试样的检查、停止装置等中选择恢复动作。
图3是信号处理器76的内部结构图。信号处理器76具备统计距离计算部76a、存储器76b、比较部76c、判定部76d。
信号处理器76的判定部76d将其判定结果传送给控制器60。信号处理器76可以与控制器60分设在不同的地方，也可以设置在控制器60内。
使用图3来详细说明由信号处理器76进行的是否有分注异常的判别。图4是表示了由压力传感器26检测的压力的吸引时前后的变动波形的图表，横轴表示时间，纵轴表示压力。图4中的曲线是压力变动波形。
吸引时间是使柱塞66进行下降动作的时间，从样品探针15的前端吸引试样。如图4所示，在吸引时间中样品探针15内的压力下降，在吸引结束后压力上升，恢复到和吸引前相同的值，但是在吸引开始时和吸引停止时的压力值振荡。
图4所示的X1到X27是特征变量。本发明的第一实施例的情况下，将吸引开始时刻设为第1基准时刻，将第1基准时刻前后的每隔一定时间间隔的压力平均值设为X1至X7。然后，将第1基准时刻后的最初极小点的压力值设为X8，定时设为X9，最初的极大点的压力值设为X10，定时设为X11，第2极小点的压力值设为X12，定时设为X13。
另外，将吸引结束时刻设为第2基准时刻，将第2基准时刻前后的每隔一定时间间隔的压力平均值设为X14至X19。将第2基准时刻后的最初的极大点的压力值设为X20，定时设为X21，之后的最初的极小点的压力值设为X22，定时设为X23，第2极大点的压力值设为X24，定时设为X25。
另外，将吸引时间中的压力平均值设为X26，吸引时间的一部分的压力的RMS值设为X27。
在信号处理器76中，统计距离计算部76a对于从AD变换部75发送来的压力波形的数字信号计算X1至X27的特征变量。另外，信号处理器76将样品探针15能够正常分注试样时的从特征变量X1至X27的结果作为正常群数据保存在内部存储器76b中，统计距离计算部76a计算已计算出的特征变量X1至X27距正常群数据的统计距离D。并且，比较部76c将统计距离D和存储在存储器76b中的预先确定的阈值进行比较，将其差分提供给判定部76d。判定部76d在统计距离D和阈值之间的差大时判定吸引有异常，在差小时判定能够正常地进行吸引。
关于排出，也进行和上述吸引的情况相同的处理，判定部76d判定是否能够正常地进行排出。
统计距离D是将多个特征变量所代表的2个事件间的类似度进行数值化的指标，本发明的一个实施例的情况为计算当时测定的数据对于正常群数据的集合偏离多少。关于统计距离D的计算法有马氏距离、欧几里得距离、切比雪夫距离、多变量正态密度、闵可夫斯基距离等几个计算方法，这里，用公式（1）、（2）来计算统计距离D。
ui=（Xi-μi）/σi…（1）
D=uR-1u’…（2）
在上述公式（1）、（2）中，R、μ、σ分别是正常群数据的相关矩阵、平均值向量、标准差向量，下标i表示向量的第i要素。另外，D是马氏距离。另外，ui是正态化的特征变量，u是将ui作为要素的向量。u’是u的转置向量。
接着，使用图5到图10来说明本实施例的判别的例子。
图5是试样吸引的判别例。波形（a）、波形（b）是吸引了正常范围内的低粘性试样、高粘性试样时的波形，计算出的统计距离D为30以下（（a）为D=29、（b）为D=27）。
波形（c）是样品探针15没有达到试样而在空中进行了吸引的情况下的波形（空吸（D=307））。波形（d）是当试样上部存在泡的状态下，样品探针15在泡的部分进行了吸引的情况下的波形（泡吸引（D=1078））。这时，通过将异常判定阈值设为100左右（考虑了标准差μ的3倍值的值），判断波形（a）、（b）为正常，波形（c）、（d）为异常。
图6是在本实施例中处理的代表性的分析种类的试剂分注量的驱动机构67的驱动图形。横轴表示时间，纵轴表示柱塞66的移动速度。分注量1、2、3是相互相同的速度，是速度小的情况。分注量4、5是相互相同的速度，是速度大的情况。如图6所示，根据分注量的不同，吸引时间、吸引速度有很大不同。
图7是表示以图6所示的分注量进行吸引时的探针15内的压力波形的图。图7中，波形（a）到（e）是在分注量1到5中正常进行了吸引时的波形。关于分注量，根据驱动机构67的驱动图形的不同，压力的变化时间、变化量有很大不同。在压力的变化时间、变化量有很大不同的情况下，进行比较的正常群数据是共通的，但是计算出的统计距离D对于（a）到（e）为30以下（D=18～28）。
图7的（f）是在分注量4的条件下进行了吸泡时的波形。计算出的统计距离D为309。通过将阈值设为100左右，能够判断波形（a）～（e）是正常，波形（f）是异常，从而能够正确判别吸引的正常和异常。
这样，即使吸引图形不同的条件下，也能够正确进行吸引的正常以及异常的判别，其原因是使用以第1基准时刻（吸引开始时）为基准的特征变量和以第2基准时刻（吸引结束时）为基准的特征变量，在吸引时间不同的条件下也能够提取恰当的特征。
图8是表示第1试剂分注探针20吸引试剂时的压力波形的图。与试样相比试剂分注量多，因此试剂分注探针20与样品探针15相比，前端的节流部65变粗。因此，吸引流体的粘性的不同对压力波形的影响小。
本实施例中，如图8所示，正常吸引时的波形（a）、（b）的统计距离D为15和21，都是30以下。吸引泡时的波形（c）统计距离D为598大，如果将阈值设定为100左右则能够正确判别有无异常。
这样，在压力的变化的差小的条件下也能够进行判别，这是因为将吸引开始时和结束时的振动波形的极大、极小的压力值以及定时吸收到特征变量中。本实施例的方法可以获得以下情况，即使探针前端的节流部65的压力损失的差小，如果吸引气泡则探针内部的空气量增加振动特性中产生差，振动极值的定时产生偏移。
图9是表示样品探针15的排出时的压力波形的图。图9中，在试样排出中与试样吸引中相反压力上升，试样排出结束后返回排出前的压力。在排出开始时和结束时的压力中产生振动波形，但比吸引时的振动小。
图9中，波形（a）、（b）是正常范围内的低粘性试样和高粘性试样的情况，但关于统计距离D，波形（a）为20，波形（b）为42，都在50以下。波形（c）是进行空吸引的情况下的排出时的压力波形，统计距离D为714。波形（d）是吸引时一起吸泡的情况下的排出时的波形，统计距离D为829。这时通过将阈值设定为100左右，能够在排出时正确判别吸引时的正常和异常。
图10是表示样品探针15在排出时的压力波形的另一个例子的图。图10中，在波形（a）能够正常分注的情况下，统计距离D为28。波形（b）是排出后所排出的试样的液滴的一部分附着在样品探针15的前端的情况。波形（b）的情况，由于样品探针15带回所附着的试样，因此分注量变得不足。此时，统计距离D为307大，能够判别是正常的情况。
能够正确地判断这种波形的差异小的异常，这是因为为了使用仅正确波形的正常群数据和使用以排出结束时刻作为基准的特征变量，确实地捕捉到排出结束后的波形的特征。
图11是本实施例1的判别动作的流程图。
在图11中，通过样品探针15进行吸引动作（步骤S1），统计处理计算部76a提取吸引波形的特征变量的值，计算与存储在存储器76b中的正常群数据的统计距离D（步骤S2、S3）。通过比较部76c将统计距离D和存储在存储器76b中的阈值th进行比较，将该结果提供给判定部76d（步骤S4）。
判定部76d在统计距离D为所确定的阈值th以上的情况下，判定吸引有异常，实施恢复处理1（步骤S5）。该恢复处理1是以下的处理，即判定部76d向控制器60、计算机61传达有吸引异常，通过控制器60、计算机61的控制执行警报处理以及进入下一检体的处理的动作。
当统计距离D比阈值th小时，按照来自判定部76d的指令，通过控制器60的控制转移到排出动作（步骤S6）。排出动作后，提取排出波形的特征变量的值，计算距正常群数据的统计距离D（步骤S7、S8）。而且，当统计距离D为所确定的阈值th以上时，判定排出有异常（步骤S9），进行恢复动作2（步骤S10）。该恢复动作2为以下处理，即判定部76d向控制器60、计算机61传达有排出异常，通过控制器60、计算机61的控制，不执行警报处理以及该检体的分析，而是执行清洗对该检体使用的反应容器的动作。
当统计距离D比阈值th小时，判定分注没有异常后结束判别动作。
如上所述，在本实施例1，能够提供一种自动分析装置，其根据通过样品探针15吸引或排出试样时的压力变动，将柱塞动作开始时以及结束时作为第1基准时刻、第2基准时刻，将以各个基准时刻作为基准的一定定时的压力平均值和极大、极小点的压力值以及定时作为特征变量进行取入，将与正常群数据的统计距离D与阈值进行比较，所以能够高灵敏度地检测具有分注时产生的压力变动与能够正常分注时的压力变动不同的特征的情况，能够判定分注时的异常，能够防止输出错过分注时的不良的错误的分析结果，能够进行可靠性高的分析。
另外，在本实施例1的情况下，能够提供一种自动分析装置，其将使用多个特征变量计算出的距正常群数据的统计距离D与一个阈值th进行比较，以简单的逻辑来判定有无异常，因此不需要将压力波形各时刻的值分别与正常数据进行比较从而与复杂的判定基准进行比较，而且能够不会错过地检测由于各种原因产生的分注的异常，因此能够以简单的计算正确地判别有无分注异常，可靠性高。
另外，在本实施例1的情况下，能够提供一种自动分析装置，其使用通过正常范围的试样所能得到的粘性范围的液体所取得的正常群数据，由此能够不会错过地检测吸引了空气的情况、吸引了泡的情况、正常范围外的高粘性的试样的情况、由于试样中的固体物而产生阻塞的情况等多种原因造成的分注的异常，能够进行可靠性高的分析。
另外，在本实施例1的情况下，能够提供一种自动分析装置，其从压力变动的时间序列数据中提取少数的特征变量，对特征变量计算统计距离，所以统计距离的计算所需要的计算量少，能够应对各种原因造成的异常进行高速的判别处理，处理能力高并且能够进行可靠性高的分析。
另外，在本实施例1的情况下，因为使用以吸引或排出时的柱塞动作开始时为基准的特征变量和以柱塞动作结束时为基准的特征变量双方，所以对于柱塞动作时间、动作速度等条件不同的分注动作，即使包含在共通的正常群数据中也能够正确地判别异常。因此即使是进行分注条件不同的各种分析的装置中，正常群数据的数量较少，用于判别的处理简单。因此，能够提供一种能够应对多种分析条件进行可靠性高的分析的自动分析装置。
另外，通过对于柱塞动作时间、动作速度等条件不同的分注动作设为共通的正常群数据，能够设为波动大的正常群数据。能够提供一种自动分析装置，为了防止虽然正常但判断为异常的错误判定，需要使正常群数据中包含正常范围内的波动大的数据，但是通过将多个分注条件设为共通的正常群数据，即使正常群数据整体数量少也能够使其包含波动大的数据，能够简化收集正常群数据的手续，即使是少的正常群数据也能够进行高精度的异常判别，可靠性高。
另外，在本实施例1的情况下，能够提供一种自动分析装置，其将压力变动的极大点以及极小点的压力值和定时作为特征变量进行提取用于计算统计距离，因此如探针前端的内径粗的试剂分注系统那样，通过每个时刻的压力值的比较即使在判别困难的条件下也能够进行高精度的异常判别，能够进行能够检测样品分注和试剂分注的异常的可靠性高的分析。
另外，在本实施例1的情况下，能够提供一种自动分析装置，其判别有无吸引时的异常和有无排出时的异常双方，所以能够不错过地判别出全部的吸引时产生的异常和排出时产生的异常，能够进行可靠性高的分析。
另外，在本实施例1的情况下具有以下优点，即在吸引动作结束的时间点判别吸引波形的异常，在判定为异常的情况下进行恢复动作，因此在排出动作开始前进行恢复动作。例如，在进行了空吸、泡吸的状态下排出到反应容器35内时，将泡排出到反映容器35内而难以清洗，如果通过吸引动作中检测出异常时的恢复动作停止向反应容器35的排出，则反应容器35的内部被泡弄脏的情况少。另外，在吸引检体时检测出异常的情况下，能够停止后续的试剂分注，能够防止虽然无法正确进行样品分注但消耗试剂的情况。
这样，在本实施例1中能够防止污染反应单元或无用地消耗试剂的情况。
另外，在本实施例1中提供一种自动分析装置，其对于排出波形将柱塞动作开始时以及结束时作为第1基准时刻、第2基准时刻，将以各个基准时刻作为基准的一定定时的压力平均值和极大、极小点的压力值以及定时作为特征变量进行取入，将与正常群数据的统计距离D与阈值进行比较，所以能够正确地检测出由于在排出后试样的一部分附着于样品探针15的前端而带回所造成的不良分注，能够进行可靠性高的分析。
（实施例2）
图12是作为本发明其他实施例的实施例2的判别动作的流程图。与实施例1的不同点在于，不分吸引动作和排出动作，排出结束后提取吸引、排出双方的波形的特征变量的值，计算距正常群数据的特征变量D与阈值进行比较。关于其他的结构，与实施例1相同，因此省略详细的说明以及图示。另外，图12中，与图11所示的步骤相同的步骤表示相同的参照标记。
图12中，在进行了吸引动作（步骤S1）、排出动作（步骤S6）之后，提取吸引波形以及排出波形的特征变量（步骤S2、S7），计算出与正常群数据的统计距离D（步骤S3、S8）。此时，统计距离计算部76a将吸引时的吸引波形以及排出时的排出波形存储在存储器76b中，在排出动作结束后，从存储器76a读出，进行特征变量的提取以及统计距离D的计算。
而且，在计算出的统计距离D比阈值大的情况下，进行恢复处理（步骤S10）。如果计算出的统计距离D未满阈值D，则处理结束。
在本实施例2的情况下，能够提供一种自动分析装置，使用吸引时的信息和排出时的信息双方进行1次判别，所以难以受到杂音等的影响，而且能够进行不错过吸引时的异常和排出时的异常的正确的异常判别，能够进行可靠性高的分析。
即，在吸引时需要边吸引液体试样边检测液面，使探针追随液面而进行动作，用于该动作的机构进行动作，产生噪音的可能性高。对此，在试样排出时，因为不需要使探针追随液面进行动作，因此较少产生噪音。
如果在吸引时和排出时D都未满阈值，则能够判断为正常，如果在吸引时和排出时D都为阈值以上，则能够判断为异常。当在吸引时和排出时中的任意一方的D为阈值以上的情况下，能够根据D和阈值的差来判断是正常还是异常。
另外，在本实施例2的情况下，能够提供一种自动分析装置，因为汇集吸引时和排出时的波形进行1次的判别处理，所以判别处理简单化，处理能力高。
另外，在本实施例2，从吸引时和排出时双方的波形提取特征变量，但是也可以利用吸引时或排出时的单方的波形，并且能够利用探针移动时和清洗时的变动波形。
（实施例3）
图13是作为本发明的其他实施例的实施例3的判别动作的流程图。实施例3的步骤S1、S6（S2、S7）、（S3、S8）、（S4、S9）与实施例2的步骤S1、S6（S2、S7）、（S3、S8）、（S4、S9）相同。实施例3和实施例2的不同在于，在实施例3中还判断产生了空吸的情况和产生了阻塞的情况。
在该实施例3中，不仅预先准备了正常群数据，还预先准备了产生吸空时的数据和产生阻塞时的群数据。即，存储在存储器176b中。
首先，对于从吸引、排出动作提取出的特征变量计算距正常群数据的统计距离D（步骤S3、S8），在判断为阈值th以上时（步骤S4、S9），进一步由统计距离计算部76a计算距空吸群数据的统计距离D（步骤S8a）。然后，判断统计距离D是否未满阈值th（步骤S9a），当未满阈值th时，输出空吸的警报（步骤S10a），进行恢复处理（步骤S10）。
在步骤S9a中为阈值th以上时，进一步计算距阻塞群数据的统计距离D（步骤S8b）。然后，判断统计距离D是否未满阈值th（步骤S9b），当D未满阈值th时输出阻塞警报（步骤S10b），进行恢复处理（步骤S10）。
在步骤S9b中，当D为阈值th以上时输出其他警报（步骤S10c），进行恢复处理（步骤S10）并结束判别动作。
在本实施例3的情况中，不仅判别异常的有无，还可以判别异常的种类来选择最适合各异常的动作。
另外，本实施例3所表示的异常的种类仅仅是空吸和阻塞，不过除此以外也可以应对异常粘性或流路泄露、温度或气压等的环境异常、异常振动等各种各样的异常。
另外，不限于异常种类的判别，也可以定量地表示异常的程度。定量表示异常程度的方法之一是使用将特征变量的值作为输入的回归分析，由此例如可以输出试样的粘性的大小、排出量的推定值。
符号说明
10：样品容器、12：样品盘、15：样品探针、20：第一试剂探针、21：第二试剂探针、24：分注流路、25：定量泵、26、压力传感器、30：搅拌装置、35：反应容器、36：反应盘、40：试剂容器、41：第一试剂盘、42：第二试剂盘；45：容器清洗机构、50：光源、51：分光检测器、60：控制器、61：计算机、65：节流部、66：柱塞、67：驱动机构、68：阀门、69：泵、75：A/D变换部、76：信号处理器、77：系统液、78：分离空气、79：吸引液。
权利要求书(按照条约第19条的修改)
1.（修改后）一种自动分析装置，其具备分注机构和分析部，分注机构具有将试样或试剂分注到反应容器中的分注探针以及能够对该分注探针进行试样或试剂的定量的吸引、排出的定量泵，分析部对上述反应容器内的试样进行分析，该自动分析装置的特征在于，具备：
压力传感器，其检测上述探针内的压力；
信号处理部，其从上述压力传感器检测出的上述分注探针的分注动作时的压力数据中提取特征变量，计算与预先确定的基准压力变化数据之间的统计距离，根据计算出的统计距离是否未满一定的阈值来判断是否正常地进行了上述分注探针的分注动作，上述特征变量包含将上述定量泵的驱动开始时刻和驱动结束时刻设为基准时刻的一定定时的压力值、从上述基准时刻到压力变动成为极大或极小的时间、成为极大或极小时的压力值。
2.（删除）
3.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部具备：存储器，其存储上述基准压力变化数据以及异常判定阈值；统计距离计算部，其计算存储在该存储器中的上述基准压力变化数据和上述压力传感器检测出的压力数据之间的统计距离；比较部，其将该统计距离计算部计算出的统计距离和存储在上述存储器中的异常判定阈值进行比较；判定部，其根据该比较部的比较结果来判定分注机构的分注动作是异常还是正常。
4.根据权利要求3所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部的存储器中存储的上述基准压力变化数据是包含试剂或试样的分注量的分注条件不同的多个种类的基准压力变化数据。
5.（删除）
6.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部所计算出的统计距离是马氏距离、欧几里得距离、切比雪夫距离、多变量正态密度、闵可夫斯基距离中的任意一个。
7.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部使用上述分注探针的试样或试剂吸引时以及排出时的双方的压力数据来判断是否正常地进行了分注动作。
8.（删除）
9.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
基准压力变化数据是将具有和正常的试样或试剂同等的粘性范围的液体进行分注得到的压力波形的数据。
10.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部将由于特定原因而产生的异常群压力数据用作基准压力变化数据，当判断上述分注探针无法正常分注时，判别异常的种类。
11.（修改后）一种分注动作正常异常判定方法，其是具备分注机构和分析部的自动分析装置的分注动作正常异常判定方法，上述分注机构具有将试样或试剂分注到反应容器中的分注探针以及能够对该分注探针进行试样或试剂的定量的吸引、排出的定量泵，分析部对上述反应容器内的试样进行分析，该分注动作正常异常判定方法的特征在于，
从上述分注探针的分注动作时的压力数据中提取特征变量，计算与预先确定的基准压力变化数据之间的统计距离，根据计算出的统计距离是否未满一定的阈值来判断是否正常地进行了上述分注探针的分注动作，上述特征变量包含将上述定量泵的驱动开始时刻和驱动结束时刻设为基准时刻的一定定时的压力值、从上述基准时刻到压力变动成为极大或极小的时间、成为极大或极小时的压力值。
12.（删除）
13.根据权利要求11所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
上述基准压力变化数据是包含试剂或试样的分注量的分注条件不同的多个种类的基准压力变化数据。
14.（删除）
15.根据权利要求11所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
计算出的上述统计距离是马氏距离、欧几里得距离、切比雪夫距离、多变量正态密度、闵可夫斯基距离中的任意一个。
16.根据权利要求11所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
使用上述分注探针的试样或试剂吸引时以及排出时的双方的压力数据来判断是否正常地进行了分注动作。
17.（删除）
18.根据权利要求11所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
基准压力变化数据是将具有和正常的试样或试剂同等的粘性范围的液体进行分注得到的压力波形的数据。
19.根据权利要求11所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
将由于特定原因而产生的异常群压力数据用作基准压力变化数据，当判断上述分注探针无法正常分注时，判别异常的种类。
说明或声明(按照条约第19条的修改)
基于条约第19条（1）的说明
1、关于修改
修改了权利要求1、11。修改的依据是说明书的[0034]～[0059]段落、图3～图11等的记载。
将权利要求2、5、8的内容加入到权利要求1中，删除了权利要求2、5、8。
另外，将权利要求12、14、17的内容加入到权利要求11中，删除了权利要求12、14、17。
没有对权利要求3、4、6、7、9、10、13、15、16、18、19进行修改。
2、关于国际检索单位的意见书
（1）关于权利要求1～4、6～8、10～13、15～17、19的发明没有新颖性的意见
通过将具有新颖性的权利要求5的内容加入到权利要求1中，权利要求1的发明成为具有新颖性的发明。
另外，通过将具有新颖性的权利要求14的内容加入到权利要求11中，权利要求11的发明为具有新颖性的发明。
权利要求3、6、7、9、10从属于权利要求1，权利要求4是从属于权利要求3的权利要求，而权利要求3从属于权利要求1，因此权利要求3、4、6、7、9、10的发明具有新颖性。
另外，权利要求13、15、16、18、19是从属于权利要求11的权利要求，因此权利要求13、15、16、18、19的发明具有新颖性。
（2）关于权利要求2以及12、权利要求8以及17的发明不清楚的问题
（a）关于权利要求2以及12的发明不清楚的问题
权利要求2以及12中的“将定量泵的动作的多个定时设为基准时刻来提取特征变量”的记载不是只表示在“定量泵的动作的多个定时”“提取特征变量”，而是表示“从通过压力传感器检测出的分注探针的分注动作时的压力数据中，提取包含以定量泵的驱动开始时刻和驱动结束时刻为基准时刻的一定定时的压力值、从基准时刻到压力变动成为极大或极小的时间、成为极大或极小时的压力值的特征变量”。
由此，为了明确该情况，在修改了权利要求2、12的记载内容的基础上，将其加入到权利要求1、11中。
（b）关于权利要求8、17的发明不清楚的问题
权利要求8、17中的“设为定量泵的动作的多个定时的基准时刻是上述定量泵的驱动开始时刻和驱动结束时刻”的记载不是只表示在“驱动开始时刻和驱动结束时刻”“提取特征量”，而是表示“提取包含以定量泵的驱动开始时刻和驱动结束时刻为基准时刻的一定定时的压力值、从基准时刻到压力变动成为极大或极小的时间、成为极大或极小时的压力值的特征变量”。
因此，为了明确该情况，在修改了权利要求8、17的记载内容的基础上，将其加入到权利要求1、11中。
认为通过如上所述修改权利要求书，消除了意见书中记载的不清楚的问题。

Claims (19)

1.一种自动分析装置，其具备分注机构和分析部，分注机构具有将试样或试剂分注到反应容器中的分注探针，分析部对上述反应容器内的试样进行分析，该自动分析装置的特征在于，具备：
压力传感器，其检测上述探针内的压力；
信号处理部，其计算上述压力传感器检测出的上述分注探针的分注动作时的分注探针内的多个时间点的压力数据和预先确定的基准压力变化数据之间的统计距离，根据计算出的统计距离是否未满一定的阈值来判断是否正常地进行了上述分注探针的分注动作。
2.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
上述分注机构具有能够进行定量的吸引、排出的定量泵，上述信号处理部将上述定量泵的动作的多个定时设为基准时刻从来自上述压力传感器的压力数据中提取特征变量，计算与上述基准压力变化数据之间的统计距离。
3.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部具备：存储器，其存储上述基准压力变化数据以及异常判定阈值；统计距离计算部，其计算存储在该存储器中的上述基准压力变化数据和上述压力传感器检测出的压力数据之间的统计距离；比较部，其将该统计距离计算部计算出的统计距离和存储在上述存储器中的异常判定阈值进行比较；判定部，其根据该比较部的比较结果来判定分注机构的分注动作是异常还是正常。
4.根据权利要求3所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部的存储器中存储的上述基准压力变化数据是包含试剂或试样的分注量的分注条件不同的多个种类的基准压力变化数据。
5.根据权利要求2所述的自动分析装置，其特征在于，
上述特征变量包括以基准时刻为基准的一定定时的压力值、从基准时刻到压力变动成为极大或极小的时间、成为极大或极小时的压力值。
6.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部所计算出的统计距离是马氏距离、欧几里得距离、切比雪夫距离、多变量正态密度、闵可夫斯基距离中的任意一个。
7.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部使用上述分注探针的试样或试剂吸引时以及排出时的双方的压力数据来判断是否正常地进行了分注动作。
8.根据权利要求2所述的自动分析装置，其特征在于，
设为上述定量泵的动作的多个定时的基准时刻是上述定量泵的驱动开始时刻和驱动结束时刻。
9.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
基准压力变化数据是将具有和正常的试样或试剂同等的粘性范围的液体进行分注得到的压力波形的数据。
10.根据权利要求1所述的自动分析装置，其特征在于，
上述信号处理部将由于特定原因而产生的异常群压力数据用作基准压力变化数据，当判断上述分注探针无法正常分注时，判别异常的种类。
11.一种分注动作正常异常判定方法，其是具备分注机构和分析部的自动分析装置的分注动作正常异常判定方法，上述分注机构具有将试样或试剂分注到反应容器中的分注探针，上述分析部对上述反应容器内的试样进行分析，该分注动作正常异常判定方法的特征在于，
计算上述分注探针的分注动作时的分注探针内的多个时间点的压力数据和预先确定的基准压力变化数据之间的统计距离，根据计算出的统计距离是否未满一定的阈值来判断是否正常地进行了上述分注探针的分注动作。
12.根据权利要求11所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
上述分注机构具有能够进行定量的吸引、排出的定量泵，将上述定量泵的动作的多个定时设为基准时刻从上述压力数据中提取特征变量，计算与上述基准压力变化数据之间的统计距离。
13.根据权利要求11所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
上述基准压力变化数据是包含试剂或试样的分注量的分注条件不同的多个种类的基准压力变化数据。
14.根据权利要求12所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
上述特征变量包括以基准时刻为基准的一定定时的压力值、从基准时刻到压力变动成为极大或极小的时间、成为极大或极小时的压力值。
15.根据权利要求11所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
计算出的上述统计距离是马氏距离、欧几里得距离、切比雪夫距离、多变量正态密度、闵可夫斯基距离中的任意一个。
16.根据权利要求11所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
使用上述分注探针的试样或试剂吸引时以及排出时的双方的压力数据来判断是否正常地进行了分注动作。
17.根据权利要求12所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
设为上述定量泵的动作的多个定时的基准时刻是上述定量泵的驱动开始时刻和驱动结束时刻。
18.根据权利要求11所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
基准压力变化数据是将具有和正常的试样或试剂同等的粘性范围的液体进行分注得到的压力波形的数据。
19.根据权利要求11所述的分注动作正常异常判定方法，其特征在于，
将由于特定原因而产生的异常群压力数据用作基准压力变化数据，当判断上述分注探针无法正常分注时，判别异常的种类。
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